例子 强化学习_有监督学习 无监督学习 强化学习 例子 - CSDN
  • 可以分为两方面看:种西瓜的例子强化学习是一个多次决策的过程,可以形成一个决策链,即西瓜书上种西瓜的例子;监督学习只是一个一次决策的过程。摇杠赌博机的例子强化学习:赌徒没有初始数据集,只能通过用某种策略...

    可以分为两方面看:

    种西瓜的例子

    强化学习是一个多次决策的过程,可以形成一个决策链,即西瓜书上种西瓜的例子;监督学习只是一个一次决策的过程。

    摇杠赌博机的例子

    强化学习:赌徒没有初始数据集,只能通过用某种策略取测试摇杠,期望能在整个测试过程得到最好的收益;

    监督学习:赌徒一开始就统计了所有用户在赌博机上的收益情况,然后进行监督学习得到模型。等赌徒操作摇杠赌博机时直接利用模型得到该摇哪个摇杠。

    这里面也隐含着:强化学习在测试收集数据的过程中是有代价的,而监督学习是一开始就给定了数据集,收集数据集的代价是其他人所承担的,所以监督学习不用考虑这部分的代价。

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  • 一个简单的例子: ...其实,强化学习就是通过不断与环境交互,利用环境给出的奖惩来不断的改进策略(即在什么状态下采取什么动作),以求获得最大的累积奖惩。 在上述问题中,奖就是喝奶,惩就是打屁屁...

    一个简单的小例子:

    对于一个正在学走路的小屁孩,他一不小心摔倒了,如果他一摔倒就哭,那妈妈就会打他小屁屁,如果他摔倒了会自己爬起来,那妈妈很高兴,就奖励他喝一口奶。这样小屁孩就学会了摔倒了要自己爬起来,然后就可以喝很多很多奶。

    其实,强化学习就是通过不断与环境交互,利用环境给出的奖惩来不断的改进策略(即在什么状态下采取什么动作),以求获得最大的累积奖惩。

    在上述问题中,奖就是喝奶,惩就是打屁屁,在摔倒状态下,是选择哭还是爬起来,不同的动作会有不同的奖惩;初始的策略是哭和爬起来都有可能。但根据奖惩,小屁孩学到了摔倒之后爬起来是一个更好的策略,因此之后都会选择这个策略,这样就可以最大化累积奖惩—喝很多很多奶。

    强化学习和有监督学习的主要区别:

    1、有监督学习的训练样本是有标签的,强化学习的训练是没有标签的,它是通过环境给出的奖惩来学习

    2、有监督学习的学习过程是静态的,强化学习的学习过程是动态的。这里静态与动态的区别在于是否会与环境进行交互,有监督学习是给什么样本就学什么,而强化学习是要和环境进行交互,再通过环境给出的奖惩来学习

    3、有监督学习解决的更多是感知问题,尤其是深度学习,强化学习解决的主要是决策问题。因此有监督学习更像是五官,而强化学习更像大脑。

    强化学习的入门可以参考:强化学习如何入门

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  • 李宏毅机器学习系列-深度强化学习介绍深度强化学习强化学习与监督学习的区别训练语音对话机器人更多的应用玩游戏的例子强化学习的难点: 深度强化学习 深度强化学习可以理解为深度学习和强化学习的结合体,有个大神...

    深度强化学习

    深度强化学习可以理解为深度学习和强化学习的结合体,有个大神说AI=RL+DL,就是这个意思,Deep Mind用这个技术玩游戏,下围棋,一时间引领了AI的潮流。
    在这里插入图片描述

    强化学习

    先说说强化学习,简单来说就是你有一个智能体,他会观察环境,然后做出相应的行为,然后环境反馈给他一个奖励,环境随之也会发生变化,然后智能体继续观察环境做出行为,继续这个循环,如果环境反馈的奖励是好的,那智能体就知道刚才的行为是对的,以后要多这样做,如果反馈的奖励是不好的,那就说明刚才的行为不好,以后要少做,举个例子,如果机器看到桌子上有水杯,然后采取了打翻水杯的行为,然后地球爷爷说你这样做不好,浪费水源,于是机器就知道了,刚才的行为是不好的,以后不能做了,于是他下次看到水杯就不会这样了。:
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    如果他发现地上有水,他采取了拖地的动作,把水拖干净了,然后地球爷爷说他真好,谢谢,于是下次他再看到地上有水,就会去拖地,因此他可能就学会看到地上有水就去拖地了。总结来说就是我们的智能体会希望去得到最大的奖励:
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    再举个下围棋的例子,机器看到的是棋谱,然后做出下一步棋:
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    然后人类选手继续走:
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    大多数情况下其实没有奖励,落子下去什么都没发生,只有当棋下完了,赢或者输才有奖励,这个奖励是很稀疏的,那到底每一步要怎么下棋才算好呢,是个值得讨论的问题,或许我们应该把一局当整体来看:
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    与监督学习的区别

    监督学习来下围棋就是你看到什么情况,下什么棋,但是情况太多了,我们并不能知道所有情况该怎么下棋比较好,这样的下棋就好像有个老师在教你一样,看到什么做什么。

    强化学习就不一样了,他下围棋只看整一局最后是输了还是赢了,来决定遇到什么样的情况应该做什么,是自己根据经验来学习的,当然在训练的时候不可能人去陪着下,会训练两个智能体相互下棋。AlphaGo其实是监督学习和强化学习的结合体:
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    训练语音对话机器人

    举一个语音对话的机器人的例子,如果我们用监督学习,那就是让机器看到什么,就说什么,都是有标准答案的。如果是强化学习的话就是跟机器对话,然后根据机器的回答,来告诉他这个回答好不好,好的话就给他正奖励,不好的就负奖励,他为了让奖励越大,会学着用好的回答来进行对话:
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    当然用人工的方法去跟机器对话来训练他是不太现实的,那得训练多久啊,所以一般都是训练两个代理,让他们相互对话,但是这样可能会出现最后两个人就一直说同一句话的情况,因为双方给相互的奖励都比较大,所以就这么无限循环了:
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    所以传统的做法就是预先定义一些规则,什么样的是好的,什么样的是不好的对话:
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    更多的应用

    比如交互式搜索的例子,可以用强化学习来训练,比如人说一个词让机器来搜索,如果机器不确定是什么,就会反问人,这样就可以给他低分,如果机器直接把结果给他,他觉得这个结果又多好,就给多高的分:
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    当然还有其他的应用,比如开直升机,自动驾驶,给谷歌机房节电,文子生成等等:
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    玩游戏的例子

    强化学习最多的应用是在让机器玩游戏,我们知道现在围棋,星际,dota,德扑都已经被机器给玩爆了,我们来看看一般的强化学习是怎么做的,其实OpenAI已经开源了很多强化学习玩游戏的环境和框架,可以用来学习。其实机器玩游戏跟人是一样的,他也是看画面,也就是一堆像素点,然后来学习要用什么动作来获得最高分数:
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    我们来看这个太空入侵的例子,这个游戏技术的条件就是所有外星人被消灭,或者自己的飞船被外星人消灭,机器看到的跟我们看到的一样,都是这么一副图,左上角的是分数,中间的是外心人,下面的是掩体和自己的飞船:
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    强化学习的过程应该是这样的,首先机器看到s1s_1这个状态,然后他采取动作a1a_1右移,得到的奖励r1r_1是0,状态变为了s2s_2,然后他采取动作a2a_2射击,得到的奖励r2r_2是5,状态变为了s3s_3,通常游戏也包含很多随机元素,或许你消灭一个外星人得到的分数可能是4,也可能是3:
    在这里插入图片描述如此反复下去直到最后一次采取aTa_T,获得的奖励是rTr_T,游戏结束,这个整个过程我们叫做一个episode,也就是一个开始到结束的一个过程。我们希望最大化机器每次游戏的过程的累计奖励:
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    强化学习的难点:

    第一,可能有奖励的延迟,因为我们每次只是射击之后才能会获得奖励,然后会认为射击这个动作是好的,然后可能一直采取射击了,但是其实射击之前的一系列移动对射击是有帮助的。我们希望机器能有一点未来的眼光,有些动作或许现在没奖励,但是对未来的奖励有所帮助。同样在下围棋也是一样,短期的牺牲可能会换来更多长期的奖励。

    第二,如果没有进行射击动作而得到奖励,机器可能只会左右移动了,永远都不会去射击,这个就是个问题,我们希望机器能够去探索未知的世界,希望他有有好奇心,那样才可以学到更多的东西。
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    强化学习比较新的方法

    强化学习一般分为基于策略的和基于价值的,具体本篇先介绍下基于策略的,当时比较好的方法是A3C,就是一个分布式结合策略和价值的改进版,听说很厉害:
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    一些相关文章:
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    强化学习基于策略的方法

    我们说机器学习其实就是在找一个方法,有个输入,有个输出,强化学习也一样,我们要找到一个方法π\pi,你把环境当做输入,然后行动当做输出,至于要怎么样的输出才是好的,就看环境给予你的奖励:
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    我们知道深度学习的基本步骤,我们可以把要找的方法用神经网络来学出来,我们可以记这个方法叫Actor,暂时叫演员吧:
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    我们可以把所观察的到环境用向量表示,然后输入到一个神经网络,输出希望就是不同动作的概率,然后我们选择概率最大的那个来行动,比如太空入侵的例子,我们可以把看到的像素画面当做一个向量或者矩阵作为输入,经过神经网络训练后输出应该采取的行为的分布,选择可能性最大的那个,我们之用神经网络来训练出这个Actor也是因为神经网络的泛化能力强:
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    然后我们进行第二步,找出最好的那个方法:
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    那怎么来衡量一个Actor的好坏呢,我们用目标函数,就像我们在监督学习的时候一样,我们希望输出的分布和真实的分布越接近越好,希望损失越小越好:
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    我们先用参数θ\theta初始化这个神经网络actor,然后用这个actor去玩游戏,在s1s_1的时候采取了a1a_1获得的奖励reward是r1r_1,环境变成了s2s_2,然后采取a2a_2获得的奖励reward是r2r_2,环境变成了s3s_3,以此类推,直到游戏结束,我们把功总得奖励记作RθR_\theta。因为游戏具有随机性,这个是设计游戏的时候做的,所以或许同样的actor也会得到不同的RθR_\theta,所以我们取RθR_\theta的期望,记作Rθ\overline R_\theta,我们可以用Rθ\overline R_\theta来衡量actor的好坏,这个很好理解,即游戏中采取的行为直接影响游戏得分好坏:
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    我们定义每一局游戏即从游戏开始到结束,为τ={s1,a1,r1,s2,a2,r2,...,sT,aT,rT}\tau=\{s_1,a_1,r_1,s_2,a_2,r_2,...,s_T,a_T,r_T\},也就是一局游戏过程的序列,因为τ\tau是基于参数为θ\theta的神经网络的输出,每个τ\tau出现的概率就是P(τθ)P(\tau|\theta),所以我们的期望Rθ\overline R_\theta就是:
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    但是我们没办法穷举每一局游戏,我们只能进行采样,我们用actor去玩N局游戏,然后进行采样:
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    然后我们可以将期望近似为采样的均值,也就是将所有采样到的N局游戏奖励求和再取平均:
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    接下来我们就是要找出最好的actor:
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    我们要优化的就是期望,我们希望期望越大越好,我们可以用梯度上升法更新参数,其实原理跟梯度下降类似,只是一个是越大越好,一个是越小越好,具体可以看下图,还是比较好理解的:
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    我们前面定义了期望:
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    因为奖励是游戏本身设定的,我们可能是不知道的,所以梯度只作用于概率上那部分上:
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    因为要log,所以进行变换:
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    因为我们知道:
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    所以期望就是:
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    然后近似于N次采样:
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    那接下来怎么求这个梯度呢,我们知道P(τθ)P(\tau|\theta)是怎么来的:
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    我们看到跟θ\theta相关的就是中间连乘的那部分,因为你每次在某个时间t状态下采取的行动,是基于你的actor πθ\pi _\theta的,比如下面的例子,某个时刻t的状态下,要开火的概率是0.7:
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    因为有连乘,所以我们取log,得到:
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    所以梯度就跟中间累加项有关:
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    于是:
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    R(τn)R(\tau^n)作用于每一个梯度,所以可以乘进去,得:
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    我们的梯度上升是这样:
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    因此我们希望奖励的期望梯度越大越好,当R(τn)R(\tau^n)是正的时候,我们希望提高p(atnstn,θ)p(a_t ^n|s_t ^n,\theta),反之当R(τn)R(\tau^n)是负的时候,我们希望减小p(atnstn,θ)p(a_t ^n|s_t ^n,\theta),这样就才可以使得奖励的期望梯度尽可能的大:
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    这边为什么是考虑某一局游戏的奖励R(τn)R(\tau^n),而不是某个时间点的奖励呢τtn\tau_t ^n,因为如果仅仅考虑某个时间点,比如开火的时候,得到了奖励,那他就越提高开火的概率,训练之后可能会一直乱开火。

    我们来看这个式子,为什么最后要是取log,其实我们把他还原回去,可以看到其实是除以了概率:
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    为什么要做这件事呢,因为加入某个状态在很多局游戏里出现,采取a的奖励是2,采取b的奖励1,但是会采取b的次数多,因为我们的梯度是会进行求和,所以算出来最后可能他会选择b,但是事实a应该是更好的,所以我们要把这个次数的影响给消除点,我们除以概率就可以了,比如下图a出现的概率是1/4,b出现的概率是3/4,把奖励除以对应的概率,最后算出来会提升a的概率从,所以可能选择a的概率大:
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    其实还有个问题,我们的R(τn)R(\tau^n)一直是正的,理论上好像没问题,比如下图的a,b,c三个概率,如果都是正的,假设a,c的奖励大,b的小,那三个概率都应该增加,但是概率大的其实反而概率是会减少的,因为概率的和是1,其他增加了多少了,增加少的就会减少:
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    但是实际上你可能没采样的a,然后导致a的概率降低了:
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    这个其实是有问题的,或许a是更好的选择,那怎么避免这种情况呢,我们可以设定一个门槛,一个基线b,超过他的我们才会把概率提高,这样b,c的概率也就不一定提高,a也不一定降低了:
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    总结

    本篇主要介绍强化学习的基本概念和基于策略的方法,还有一些要注意的地方,其实挺值得我们思考的,也是我们今后可以优化的地方,其他的方法再后面会介绍。

    好了,今天就到这里了,希望对学习理解有帮助,大神看见勿喷,仅为自己的学习理解,能力有限,请多包涵,图片来自李宏毅课件,侵删。

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  • 开讲前,先给大家看个深度强化学习例子,下面是深度学习cnn和强化学习结合玩吃豆人的游戏 看图像我们会发现吃豆人会,吃掉一闪一闪的豆子来消灭怪物,仔细观察会发现,经过训练的吃豆人,甚至会停在某个角落来...

    从事深度强化学习有一段时间了,整理了网上的一些资料,写几篇博客作为知识的梳理和总结。

    开讲前,先给大家看个深度强化学习的例子,下面是深度学习cnn和强化学习结合玩吃豆人的游戏

    看图像我们会发现吃豆人会,吃掉一闪一闪的豆子来消灭怪物,仔细观察会发现,经过训练的吃豆人,甚至会停在某个角落来躲避怪物,这是一个非常有趣的现象,后面会附有个人深度强化学习项目地址。下面我们开始正式介绍强化学习。

    一、强化学习的基本概念

    1.1 强化学习的原理和解释

    强化学习任务通常使用马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,简称MDP)来描述,具体而言:机器处在一个环境中,每个状态为机器对当前环境的感知;机器只能通过动作来影响环境,当机器执行一个动作后,会使得环境按某种概率转移到另一个状态;同时,环境会根据潜在的奖赏函数反馈给机器一个奖赏。综合而言,强化学习主要包含四个要素:状态、动作、转移概率以及奖赏函数。————周志华《机器学习》

    根据上图,agent(智能体)在进行某个任务时,首先与environment进行交互,产生新的状态state,同时环境给出奖励reward,如此循环下去,agent和environment不断交互产生更多新的数据。强化学习算法就是通过一系列动作策略与环境交互,产生新的数据,再利用新的数据去修改自身的动作策略,经过数次迭代后,agent就会学习到完成任务所需要的动作策略。

    1.2 强化学习和机器学习

    强化学习是机器学习的分支之一,但是又区别于其他机器学习,主要体现在:

    • 无特定数据,只有奖励信号
    • 奖励信号不一定实时
    • 主要研究时间序列的数据,而不是独立同分布的数据
    • 当前行为影响后续数据

    从1.1基本原理我们可以看的强化学习和其他机器学习算法监督学习和无监督学习的差别。监督学习和无监督学习都需要静态的数据,不需要与环境交互,数据输入到相关函数训练就行。而且对于有监督学习和无监督学习来说,有监督学习强调通过学习有标签的数据,预测新数据的标签,无监督学习更多是挖掘数据中隐含的规律。

    1.3 主要算法和相关分类

    根据上面的原理,其实我们可以得到,强化学习关键要素:agent(智能体),reward(奖励),action(行为),state(状态),environment(环境)。

    • agent:主要涉及到:策略(Policy),价值函数(Value Function)和模型(Model)。Policy,可以理解为行动指南,让agent执行什么动作,在数学上可以理解为从状态state到动作action的映射,可分为确定性策略(Deterministic policy)和随机性策略(Stochastic policy),前者是指在某特定状态下执行某个特定动作,后者是根据概率来执行某个动作。Value Function,对未来总Reward的一个预测。Model,一个对环境的认知框架,可以预测采取动作后的下一个状态是什么,很多情况下是没有模型的,agent只能通过与环境互动来提升策略。
    • state:可以细分为三种,Environment State,Agent State和Information State。Environment State是agent所处环境包含的信息,简单理解就是很多特征数据,也包含了无用的数据。Agent State是输入给agent的信息,也就是特征数据。Information State是一个概念,即当前状态包含了对未来预测所需要的有用信息,过去信息对未来预测不重要,该状态就满足马尔科夫性(Markov Property)。Environment State,Agent State都可以是Markov Property。
    • environment:可以分为完全可观测环境(Fully Observable Environment)和部分可观测环境(Partially Observable Environment)。Fully Observable Environment就是agent了解了整个环境,显然是一个理想情况。Partially Observable Environment是agent了解部分环境的情况,剩下的需要靠agent去探索。

    强化学习算法按照agent分类,可以分为下面几类:

    1. 关注最优策略(Policy based)
    2. 关注最优奖励总和(Value based)
    3. 关注每一步的最优行动(Action based)

    从不同角度也可以继续细分,具体可以看下图:

    下面我们简单介绍分析一下Qlearning和Sarsa

    1. Qlearning

    2. Sarsa

    从表格我们知道,Qlearning是off-policy,而Saras是on-policy。 对于Saras,当agent处于状态s时,根据当前Q网络以及一定的策略来选取动作a,进而观测到下一步状态s',并再次根据当前Q网络及相同的策略选择动作a',而Qlearning则是,根据当前Q网络计算出下一步采取哪个动作会得到maxQ值,并用这个Q值作为当前状态动作对Q值的目标,简单来说,Saras是agent处于新状态s',就知道要采取行动a',并且执行了,行动的选择根据策略,Q值的计算是根据动作a',而Qlearning是agent处于新状态s',只能知道采取哪个行动可以得到maxQ,并没有采取对应行动,它是根据当前Q和策略来采取行动的。在后面我们会做详细分析。

    二、深度强化学习

    传统的强化学习局限于动作空间和样本空间都很小,且一般是离散的情境下。然而比较复杂的、更加接近实际情况的任务则往往有着很大的状态空间和连续的动作空间。当输入数据为图像,声音时,往往具有很高维度,传统的强化学习很难处理,深度强化学习就是把深度学习对于的高维输入与强化学习结合起来。

    2013和2015年DeepMind的Deep Q Network(DQN)可谓是将两者成功结合的开端,它用一个深度网络代表价值函数,依据强化学习中的Q-Learning,为深度网络提供目标值,对网络不断更新直至收敛。2015 DQN nature算法可以看下图:

    DQN用到了两个关键技术涉及到了两个关键技术:

    1、样本池(Experience Reply):将采集到的样本先放入样本池,然后从样本池中随机选出一条样本用于对网络的训练。这种处理打破了样本间的关联,使样本间相互独立。

    2、固定目标值网络(Fixed Q-target):计算网络目标值需用到现有的Q值,现用一个更新较慢的网络专门提供此Q值。这提高了训练的稳定性和收敛性。

    DQN在Atari games上用原始像素图片作为状态达到甚至超越人类专家的表现、通过左右互搏(self-play)等方式在围棋上碾压人类、大大降低了谷歌能源中心的能耗等等。当然DQN也有缺点,它是高维输入,低维输出的,当涉及到一次性输出连续动作时,即高维度输出,就束手无策了,DeepMind也在后续提出了DDPG。

    根据前面知识可以意识到强化学习本身是非常通用了,智能体可以自己学习,如果和深度学习结合岂不是万能?错了,当前深度强化学习也有许多难点:

    1. 样本利用率低,需要长时间训练
    2. 很难设计奖励函数
    3. 对环境过拟合,比如去玩打砖块很擅长,却很难去适应俄罗斯方块
    4. 不稳定,函数对参数很敏感,参数的变动,模型会千差万别

    未来可能方向:

    1. 与迁移学习结合,适应不同环境
    2. 硬件提升
    3. 融合更多的模型学习,充分利用样本
    4. 自主设定奖励函数

    个人相关深度强化学习github地址:https://github.com/demomagic

    下一篇我们将深入讲解强化学习的必备知识,马尔科夫决策过程(MDP)

    PS: 如果觉得本篇本章对您有所帮助,欢迎关注、评论、赞!如果要转发请注明作者和出处

    参考文献:

        [1]一条咸鱼的强化学习之路2之强化学习基本概念与MDP:https://zhuanlan.zhihu.com/p/26608059

        [2]深度强化学习——从DQN到DDPG:https://blog.csdn.net/qq_41352018/article/details/80274257

        [3]一文了解强化学习:https://blog.csdn.net/aliceyangxi1987/article/details/73327378

    展开全文
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